确定 Pandas Dataframe 中的列是否包含 DATE 或 DATETIME 信息的最简单方法

Question

我有以下 DF：

  col1         col2
1 2017-01-03   2018-03-30 08:01:32
2 2017-01-04   2018-03-30 08:02:32

如果我这样做df.dtypes，我会得到以下输出：

col1    datetime64[ns]
col2    datetime64[ns]
dtype: object

然而mcol1只包含日期信息(DATE)，而col2包含日期和时间信息(DATETIME)。

确定列是否包含 DATE 或 DATETIME 信息的最简单方法是什么？

数据生成：

import pandas as pd

# Generate the df
col1 = ["2017-01-03", "2017-01-04"]
col2 = ["2018-03-30 08:01:32", "2018-03-30 08:02:32"]

df = pd.DataFrame({"col1": col1, "col2": col2})

df["col1"] = pd.to_datetime(df["col1"])
df["col2"] = pd.to_datetime(df["col2"])

Answer 1

根据this SO Question，以下函数可以完成这项工作：

def check_col(col):
    try:
        dt = pd.to_datetime(df[col])
        if (dt.dt.floor('d') == dt).all():
            return('Its a DATE field')
        else:
            return('Its a DATETIME field')
    except:
        return("could not parse to pandas datetime")

然而，有没有更直接的方法呢？